Bir ağa bağlı Masaüstü sanal gerçeklik kurulum karar bilim ve birden fazla katılımcı ile gezinti deneyler için
August 26th, 2018
Bu kağıt üzerinde karar verme ve bir ağa bağlı bilgisayar laboratuvarı kullanarak gezinti çok kullanıcılı deneyler için bir yöntem açıklanır.
Bu yöntem, birden fazla katılımcıyla yön bulma çalışmaları yürütmek için masaüstü sanal gerçekliğin nasıl kullanılacağı gibi karar bilimi ve uzamsal biliş alanlarındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, deney protokolünün bir ağ masaüstü sanal gerçeklik laboratuvarı kurmak için diğer araştırmacılar tarafından uyarlanabilmesi ve uygulanabilmesidir. Bu tekniğin etkileri davranış bilimine ve mekansal bilişe doğru uzanır, çünkü deneyciler aynı anda bir masaüstü sanal ortamına daldırılmış katılımcıların davranışlarını verimli bir şekilde izleyebilirler.
Genel olarak, bu yönteme yeni olan kişiler mücadele edecektir çünkü böyle bir laboratuvar kontrollü bir ortamda veri toplamak için bakım ve katı protokoller gerektirir. Bu yöntemin görsel gösterimi, deneyin kurulması ve katılımcıların yönetilmesi gibi çok kullanıcılı masaüstü sanal gerçeklik deneyleriyle ilişkili zorluklar nedeniyle kritik öneme sahiptir. Bu prosedürü göstermek, laboratuvarımızdan bir teknisyen olan Alvaro Ingold olacaktır.
Laboratuvardaki kontrol odasındaki sunucuyu ve ışıkları açarak başlayın. Test odalarını gerekli katılımcı sayısına göre ayarlayın. Yürütülebilir deney programını ve ilgili yapılandırma dosyalarını ağ sürücüsüne kopyalayın.
Ardından Windows masaüstünde PowerShell Integrated Scripting Environment'ı açın. PowerShell konsolunda, bir istemci havuzu nesnesi oluşturmak için bir dizi bilgisayar adı belirtin. İstemci bilgisayarları başlatmak için Start-Pool pool yazın ve sunucuyu istemci bilgisayarlara bağlamak için Register-Pool pool yazın.
Ardından, programı başlatmadan önce istemci tarafındaki bilgisayarları hazırlayın. Bilgisayarları doğru klasör yolunu girmeye yönlendirmek için Invoke-Pool Mount-NetworkShare path} yazın. Daha sonra Start-GameServer yazarak ve istemcinin bilgisayarına Invoke-Pool Start-GameClient}Sunucunun IP Adresini fonksiyonun parametresi olarak yazarak hazırlanan fonksiyonları sunucu üzerinde yürütünüz.
Sunucunun monitöründe bağlantının başarılı olduğunu gösteren bir mesaj bekleyin. Son olarak, onay formlarını ve kalemleri her kabine dağıtın. Katılımcıların oturma düzenini gösteren oturma kartları destesini karıştırın.
Resmi başlangıç saatinden beş dakika önce, kayıtlı katılımcılar listesiyle eşleştiklerinden emin olmak için her katılımcının kimliğini kontrol etmeye başlayın. Ardından, katılımcıların koltuk numaralarını gösteren bir kart seçmelerine izin verin. Katılımcıların ilgili kabine yürümelerini ve onay formlarını okuyup imzalamalarını sağlayın.
Deneyi yapmadan önce bunları alın. Talimatları bir mikrofonla tüm katılımcılara yayınlayın. Diğer katılımcılarla iletişim kurulmaması ve kişisel elektronik cihazlara izin verilmemesi de dahil olmak üzere temel kurallar hakkında onları bilgilendirin.
Katılımcılardan deneyle ilgili herhangi bir soruları varsa ellerini kaldırmalarını isteyin. Deneye demografik anketi sunarak başlayın. Katılımcılara sanal ortamda nasıl manevra yapacaklarını öğretmek için eğitim sahnesini dağıtın ve tüm katılımcılar eğitim oturumunu bitirene kadar tüm bilgisayarlardan ekran görüntülerine bakarak ilerlemeyi izleyin.
Eğitim oturumundan sonra, deneyin test aşamasına başlayın. Her denemeden önce bir sonraki sahnenin yüklenmesi ve katılımcıların talimatları okumasına izin verilmesi için kısa bir bekleme süresi olduğundan emin olun. Sunucu bilgisayardaki kuş bakışı arayüzden katılımcıların davranışlarını gözlemleyin.
Deneme tamamlandıktan sonra, PowerShell konsoluna Stop-GameClient ve Stop-GameServer yazarak sunucuyu ve istemci programını kapatın. Ardından, katılımcılardan numaraları mikrofon üzerinden aranana kadar oturmalarını isteyin. Dosya puanından katılımcıların nihai puanlarını ayıklayın.
txt ve puanlarını parasal bir ödemeye dönüştürür. Gelecekteki analizler için deney verilerini sunucudan harici bir diske kopyalayın ve kaydedin. Ardından, oda numaralarını teker teker arayın ve her katılımcıyla resepsiyonda buluşun.
Katılımcıya teşekkür edin ve ilgili ödemeyi yapın. Son olarak, boş kabinleri inceleyin ve kalan kalemleri veya formları toplayın. Burada, maksimum ve minimum süreler, her denemede en hızlı ve en yavaş katılımcıların hedefe ulaşması için gereken sürelerdir.
Bu tanımlayıcı istatistikler, katılımcıların denemeler sırasında çevreye ne ölçüde aşina olduklarını göstermektedir. Elde edilen veriler aynı zamanda Deneme 1 ve Deneme 16'daki sanal kalabalığın yanı sıra oluşturulan yörüngelerin görselleştirilmesine de olanak tanır. Mekansal istatistikler daha sonra denemeler boyunca yörüngelerdeki değişiklikleri analiz etmek için kullanılabilir.
Bu prosedürü denerken, her deney oturumuyla ilişkili maliyet nedeniyle, tasarlanan deneylerin katı adımlarını her zaman takip etmeyi unutmamak önemlidir.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Genel Bakış
Bu makale, karar verme ve navigasyon üzerine çok kullanıcılı deneylerin, ağ bağlantılı bir bilgisayar laboratuvarında yürütülmesi için bir yöntem açıklar. Teknik, araştırmacıların masaüstü sanal ortamda dalmış katılımcıları verimli bir şekilde izlemelerine olanak tanır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Karar Bilimi
- Mekansal Biliş
- Davranış Bilimi
Arka Plan
- Çok kullanıcılı masaüstü sanal gerçeklik deneyleri benzersiz zorluklar sunar.
- Veri toplama için sıkı protokollerin sürdürülmesi esastır.
- Görsel gösteriler yöntemi anlamak için kritik öneme sahiptir.
- Katılımcılar kontrollü bir ortamda eşzamanlı olarak izlenebilir.
Çalışmanın Amacı
- Birden fazla katılımcıyı içeren yön bulma çalışmaları için bir protokol geliştirmek.
- Deneysel kurulumun diğer araştırmacılar tarafından kullanılmak üzere uyarlanması.
- Davranış bilimi ve mekansal biliş için olası sonuçları araştırmak.
Kullanılan Yöntemler
- Ağ bağlantılı bilgisayar laboratuvarı kurulumu.
- Sürükleyici deneyimler için masaüstü sanal gerçeklik.
- Deneyler sırasında katılımcı davranışının izlenmesi.
- Yöntemin anlaşılmasına yardımcı olacak görsel gösteriler.
Ana Sonuçlar
- Deneysel protokolün çok kullanıcılı ortamlara başarılı bir şekilde uyarlanması.
- Karar verme ve navigasyon süreçlerinin daha iyi anlaşılması.
- Sanal ortamlarda katılımcı yönetimindeki zorlukların belirlenmesi.
- Yöntemin davranış araştırmasında uygulanabilirliğinin gösterilmesi.
Sonuçlar
- Yöntem, karar bilimi araştırmacıları için değerli bir araç sağlar.
- Kontrollü bir ortamda mekansal biliş çalışmasını kolaylaştırır.
- Gelecek araştırmalar bu protokol üzerine çeşitli uygulamalar için inşa edebilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Multi-user virtual reality platforms enable controlled investigation of emergent decision-making and spatial navigation behaviors under standardized conditions. This approach supports mechanistic de-risking in early discovery by quantifying how contextual variables influence collective behavior in disease-relevant systems. The method provides predictive value for target validation through reproducible, high-throughput behavioral phenotyping.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses through standardized measurement of navigation and decision trajectories in multi-agent systems.
- Operational Value: Supports biological de-risking by isolating independent variables such as stress or cooperative incentives in controlled virtual environments.
- Predictive Value: Generates quantitative dependent variables (e.g., traversal time, path deviation) that correlate with cognitive load and inform target confidence.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares validated biological surrogates (human decision-making networks) for compound screening by establishing baseline behavioral outputs.
- Reproducibility: Ensures standardized data collection across sessions via strict protocols, enabling reliable compound evaluation in phenotypic screening.
- Scalability: Accommodates up to 36 simultaneous participants, supporting platform reuse for dose-response or genetic variant screening.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges discovery and preclinical work by aligning virtual navigation metrics with real-world spatial cognition endpoints.
- Risk-Adjusted Advancement: Provides trajectory and hesitation data to inform go/no-go decisions based on behavioral consistency across trials.
- Biomarker Alignment: Enables extraction of spatial statistics (e.g., path entropy, dwell time) as translational biomarkers for neuropsychiatric target validation.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis generation through lead identification by providing quantifiable behavioral readouts that support mechanistic de-risking.
- Discovery Biology: Facilitates pathway clarification by monitoring how environmental manipulations alter group decision patterns in real time.
- Screening: Delivers assay-ready outputs including final scores and trajectory visualizations for compound effect comparison.
- Analytics: Yields descriptive statistics (min/max completion times) and spatial analytics to quantify learning curves and behavioral adaptation.
- Translational Research: Connects to preclinical validation through transferable navigation metrics that reflect hippocampal-dependent spatial processing.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable capability for longitudinal behavioral monitoring across multiple experimental campaigns.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing ambiguity in social decision-making mechanisms.
- Operational Value: Ensures reproducibility through standardized setup, PowerShell-driven orchestration, and centralized data extraction.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling high-n behavioral assays without field-based logistics.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization via objective thresholds (e.g., time-to-target, path consistency) for go/no-go decisions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in network configuration, virtual environment scripting, and behavioral experiment design.
- Depends on Windows-based infrastructure, PowerShell automation, and synchronized client-server communication.
- Necessitates cross-team standardization of consent procedures, seating protocols, and instruction delivery to minimize confounding.
- Involves adaptation considerations when transferring scenarios (e.g., evacuation, search tasks) to disease-model contexts.
- Limited by the need for controlled laboratory settings and strict adherence to temporal protocols to ensure data integrity.
